GTC24 | AI 数字工厂主题精选会议

AI 数字工厂的精选会议包括十场演讲。带您了解推动产业数字化的 AI 数字工厂、高性能计算、自动化和数字孪生等技术。由来自 NVIDIA、西门子、微软、亚马逊、捷豹路虎、梅赛德斯奔驰、三星电子、大陆集团等企业的商业和技术领袖带来分享。

本会议特辑包含的专题演讲如下：

Watch Party：

利用 OpenUSD 和生成式 AI 实现工业数字化

会议代码：[WP62783]

会议时间：3 月 25 日 下午 2:00 – 3:00

演讲嘉宾：

Patrick Cozzi | Cesium 首席执行官

Dean Takahashi | VentureBeat 首席撰稿人

Rev Lebaredian | NVIDIA Omniverse 和仿真技术副总裁

Joe Bohman | 西门子数字化工业软件 PLM 产品执行副总裁

Andy Pratt | 微软 Emerging Technologies 首席副总裁

John Lu | Wistron 制造运营总监

Paulina Chmielarz | 捷豹路虎工业运营数字与创新总监

Christine Osik | Amazon Robotics 仿真主管

会议主持人：

Liam Xiao | NVIDIA 行业业务发展（制造业）总监

会议内容：

各个行业都能利用 3D 互联网加速实现自动化和数字化。参加本演讲，聆听由企业领导者和杰出人士所组成的专题讨论小组介绍其工业元宇宙项目的最新情况，包括已经取得的里程碑式进展，下一步的发展重点，以及当前阻碍。

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利用加速计算实现 AI 驱动的电子设计自动化新时代

会议代码：[S62846]

会议时间：3 月 19 日 晚上 11:30 – 11:55

演讲嘉宾：

Paul Cunningham | Cadence Design Systems, Inc. 高级副总裁兼总经理

会议内容：

40 多年来，电子设计自动化（EDA）公司一直在提供编译和仿真日益复杂的芯片所需的工具，但却很少受到关注。Cadence 的高级副总裁兼系统及验证事业部总经理 Paul Cunningham 将分享生成式 AI、大语言模型（LLM）和加速计算正在如何转变该领域。

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加速计算正在加快工业数字化进程

会议代码：[S62553]

会议时间：3 月 20 日 晚上 11:00 - 11:50

演讲嘉宾：

Andrew Hsiao | Pegatron 协理副总裁

会议内容：

加入本会议，深入了解推动工业卓越发展的前沿技术。探索生成式 AI、数字孪生和计算机视觉如何通过自动化改进生产流程。了解 Pegatron 如何使用 NVIDIA Metropolis for Factories、Omniverse、Isaac 以及其他 NVIDIA 工具实现数字化工厂，从而在降低成本的同时加快工厂投产速度、最大限度地减少变更订单、持续优化运营并大大提高生产线吞吐量。本会议将探索现实世界的部署案例，展示在工厂中利用仿真环境和自动光学检测（AOI）所带来的影响。

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利用 OpenUSD 和生成式 AI 实现全球各大产业的数字化

会议代码：[S62783]

会议时间：3 月 20 日 上午 7:00 - 7:50

演讲嘉宾：

Rev Lebaredian | NVIDIA Omniverse 和仿真技术副总裁

Dean Takahashi | VentureBeat 首席撰稿人

Benjamin Chang | Wistron 全球制造副总裁

Patrick Cozzi | Cesium 首席执行官

Joe Bohman | 西门子数字化工业软件 PLM 产品执行副总裁

Christine Osik | Amazon Robotics 仿真主管

Andy Pratt | 微软 Emerging Technologies 首席副总裁

Paulina Chmielarz | 捷豹路虎工业运营数字与创新总监

会议内容：

各个行业都能利用 3D 互联网加速实现自动化和数字化。参加本演讲，聆听由企业领导者和杰出人士所组成的专题讨论小组介绍其工业元宇宙项目的最新情况，包括已经取得的里程碑式进展，下一步的发展重点，以及当前阻碍。

加速梅赛德斯-奔驰的空气动力学分析

会议代码：[S62159]

会议时间：3 月 20 日 凌晨 12:00 - 12:50

演讲嘉宾：

Liam McManus | 西门子技术产品经理

Erich Jehle-Graf | 梅赛德斯-奔驰

Ian Pegler | NVIDIA CAE 全球业务开发部门

会议内容：

在梅赛德斯、西门子和 NVIDIA 的联合展示中，将演示在 NVIDIA GPU 上使用西门子 Simcenter STAR-CCM+ 所带来的性能提升。在过去十年中，汽车公司陆续开始采用虚拟设计方法，通过使用计算机辅助工程（CAE）工具进行早期设计验证来大幅节省时间和成本、避免问题的发生并提高产品性能。由于空气动力学会直接影响续航里程，而空气声学则会影响乘员的舒适度，因此仿真对于梅赛德斯 EQE 等电动汽车的开发至关重要。西门子 Simcenter STAR-CCM+ 在预测性能方面起到关键作用。会议中将通过集成 GPU 求解器展示性能的跃升，然后讨论其对设计流程的影响，同时深入剖析受益于 GPU 加速的其他汽车仿真应用以及 Grace Hopper 架构的潜力。

基于 Omniverse 的半导体制造厂

数字孪生平台

会议代码：[S62610]

会议时间：3 月 20 日 凌晨 12:30 - 12:55

演讲嘉宾：

Seokjin Youn | 三星电子公司副总裁，管理信息系统团队负责人

会议内容：

三星正在筹备基于 Omniverse 的半导体制造厂数字孪生，用于半导体制造厂架构、基础设施模拟和半导体制造规划。该半导体制造厂数字孪生平台基于 NVIDIA Omniverse 及其生态系统构建，能够达到 5 级智能工厂。它准备在来年进行试点操作，并在架构师和基础设施模拟方面提供多个用例。三星将在本演讲中展示他们如何构建半导体制造厂数字孪生，并使用该平台进行半导体制造厂设计、规划和进一步模拟。

利用超大规模、超写实的

数字孪生模拟未来工厂

会议代码：[S62623]

会议时间：3 月 21 日 晚上 11:00 - 11:50

演讲嘉宾：

John Pritchard | Rockwell Automation Emulate3D 业务经理

Greg Berger | Rockwell Automation 行业解决方案顾问

会议内容：

聆听来自 Rockwell 的专家介绍 OpenUSD 如何助力创造出更具适应性的模拟环境，并将模拟技术普及至机器制造商。您将了解 Rockwell 的 FactoryTalk Hub（特别是 Emulate3D 和 FactoryTalk Twin Studio）如何利用 OpenUSD 与 NVIDIA Omniverse 集成，进而实现多模型扩展并为制造业数字孪生提供惊人的逼真图像、视频和动画。您还将探索 Rockwell 的云旅程，深入了解在使用复杂模型模拟工厂、仓库和厂房时“为何“、”如何“以及”何时“需要超大规模扩展。

革新运营：Wistron 的 NVIDIA DGX 工厂通过数字孪生提升效率

会议代码：[S62600］

会议时间：3 月 20 日 上午 5:00 - 5:50

演讲嘉宾：

John Lu | Wistron 制造运营总监

会议内容：

制造设施需要不断转变以适应新产品和流程，这不仅适用于改造现有工厂，也适用于在安装机器和布线之前设计新工厂。增强装配线配置、优化流程、确保资源效率是至关重要的，而这会涉及到：整合来自不同 CAD 来源的 3D 数据，利用来自物联网的实时和历史生产数据，制造执行系统，以及在实施前模拟这些流程。了解 Wistron 如何通过采用 NVIDIA 的平台解决方案提升其工厂运营，改进布局配置，优化表面贴装技术和电路板测试线，并彻底变革产品测试。

深入改变巨型数字工厂的工厂规划和生产运营

会议代码：[S62919]

会议时间：3 月 21 日 凌晨 1:00 – 1:25

演讲嘉宾：

Benjamin Huber | 大陆集团用户体验业务领域高级自动化和数字化主管

会议内容：

本会议将介绍模拟技术的真实用例。借助基于 NVIDIA Omniverse 构建的 ContiVerse，大陆集团正在开发能够减少工程工时、缩短产品上市时间并提高设备整体生产运营效率的数字孪生。大陆集团将展示在虚拟环境中的车间管理，其还实现了用于工厂规划和远程网络访问的虚拟 Gemba-walks，以监控全球范围内的实体工厂运营情况。另一个示例将重点展示如何通过在 Omniverse 中无缝集成模拟和工程工具，来优化工厂布局和生产流程规划。最后，会议将重点介绍一个实时数字孪生，其能够整合实时运营数据与 3D 虚拟布局和工厂资产，以进行异常检测，利用预测性和指导性分析最大程度地减少停机时间，优化工厂运营。

增强协作机器人的能力：

数字孪生的未来 AI 愿景

会议代码：[S62409]

会议时间：3 月 20 日 上午 7:30 - 7:55

演讲嘉宾：

Chung-Hsien Huang | 达明机器人总监

会议内容：

将视觉识别能力整合到协作机器人臂中，有助于其适应现有的生产线配置，并在小批量多品种生产线上更加灵活。成熟的 AI 技术显著扩展了机器人视觉在定位和检查方面的应用范围。此外，数字孪生技术允许更高效地生成用于训练 AI 模型的多样化数据，从而加速 AI 模型的开发并增强其鲁棒性。本会议将解释内置 AI 视觉系统的协作机器人在定位和检查方面，如何创造比传统机器人更大的价值。还将展示在数字孪生环境的仿真中，机器人如何学习优化运动轨迹、物体识别、缺陷识别等，以从根本上改变当前的机器人编程方法。

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